Neseniai atlikta analizė, kurios dėmesys buvo skiriamas Reklamos ir Visuomenės ryšių studentams, atskleidė sparčiai didėjantį tendenciją naudojant dirbtinio intelekto (AI) įrankius akademiniams tyrimams ir rašymo užduotims. Surinkto 300 studentų apklausos ir gilesnės kokybinės interviu, kuriuos atliko naudojantis AI technologijomis pagrįstos platformos AskMore, kombinacija suteikia niansuotą supratimą, kaip bakalaurai integruoja technologijas į savo studijas.
Platus studentų naudojimas
Vienas iš įžvalgų iš šios tyrimo yra AI taikymo programų daugybė studentų, su sąlyginai didžiule dauguma pripažįstanti reguliariai naudojantis šiomis technologijomis. Tik ketvirtadalis respondentų nurodė jų atsitiktinį naudojimą. Bendras nuomonės dėl AI įrankių žemos sudėtingumo ir didelis patenkinamumas, dėl jų naudingumo ir užduočių supaprastinimo.
AI pagalbos pranašumai
Šie technologijų mėgėjai pasitiki AI tyrimams ir duomenų rinkimo srityse, nurodydami programinę įrangą, suteikiančią greitą ir efektyvų prieigą prie informacijos, kuri pagreitina jų darbą. Teigiamos patirtys su AI siejamos su augančiu tokių taikymų pasitikėjimu kaip švietimo ištekliai.
Iššūkiai ir etiniai svarstymai
Nepaisant aiškių naudos, kai kurie studentai išsakė susirūpinimą dėl duomenų iš AI programų šaltinių originalumo ir objektyvumo. Jie pabrėžia institucijų poreikį stebėti etišką AI naudojimą, idėją, rekomenduojamą iš ankstesnių tyrimų apie Etiškąją Observatoriją AI švietime.
Ateities AI Universitetų aplinkoje
Studentų bendruomenė šias AI platformas vertina kaip potencialius papildymus, o ne pakeitimus konvenciniams mokymo priemonėms. Jie siūlo pereiti prie vertinimo metodų, kuriuose dominuoja praktiniai požiūriai, atspindintys studentų faktines kompetencijas, kurias galėtų padėti AI. Vietoje to, kad būtų draudžiamos tokios priemonės, studentai pritaria teisingesnės įvertinimo sistemos sukūrimui, kuri pripažintų individualų pastangas ir pelną.
Šis tyrimas atskleidžia, kaip gilus AI technologijos prasiskverbimas aukštojoje švietimo srityje ir kaupia studentų požiūrius į jos vaidmenį universiteto aplinkoje.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
1. Kokie specifiniai AI įrankiai naudojami studentams mokslo darbams?
Studentų naudojami AI įrankiai skiriasi nuo plagiato tikrinimo programų, kalbos ir rašymo asistentų, pavyzdžiui, Grammarly, iki sudėtingesnių mašininio mokymosi platformų, kurios gali prasijoti per didelius duomenų rinkinius tyrimų tikslais. Studentai taip pat gali naudoti citavimo kūrėjų programas ar užsiimti švietimo chatbotais mokymui.
2. Kaip AI veikia mokymosi patirtį?
AI gali pritaikyti mokymosi patirtį, teikiant asmeniškus pasiūlymus, atsiliepimus ir prisitaikant prie kiekvieno studento tempų ir mokymosi stiliaus. Tai taip pat gali prasktinti mokymą prieinamu resursams platesnei auditorijai.
3. Kokie yra etiniai svarstymai, susiję su AI naudojimu akademinėse aplinkose?
Etiškieji svarstymai apima plagiato probleminius aspektus, akademinių darbų dorybingumą, duomenų naudojimo ir privatumo sutikimo klausimus, galimus išspąstymus AI algoritmuose, ir būtinumą studentams plėtoti kritinio mąstymo ir problemų sprendimo įgūdžius be pernelyg daug technologijos.
Svarbiausi iššūkiai ir kontroversijos:
– Užtikrinant, kad duomenys, teikiami AI taikymo programų, būtų tikslūs ir atnaujinti, tai gali būti iššūkis.
– Suderinant AI įrankių naudojimą su poreikiu, kad studentai įgūdžius mokėtų tirti, rašyti ir kritiškai mąstyti, tai gali būti ginčytinas klausimas.
– Yra susirūpinimas, kad pernelyg daug pasitikėjimas AI gali lemti studentų darbo kokybės sumažėjimą ar trūkumą suprasti temą iki giluminio lygmens.
– Yra pavojus, kad AI gali padidinti nelygybę, jeigu mažiau turtingiems studentams trūktų priėjimo prie pažangios technologinės įrangos.
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– AI įrankiai gali sutaupyti laiko ir padidinti produktyvumą, leisdami studentams susitelkti į gilesnį mokymą ir analizę.
– Prieiga prie įvairios, naujausios informacijos ir duomenų analizė gali lemti kokybiškesnį akademinį darbą.
– Prisitaikantys AI įrankiai gali padėti nustatyti sritis, kuriose studentai turi gerinti, pateikdami individualizuotą paramą.
Trūkumai:
– Pernelyg didelis pasitikėjimas AI gali sumažinti studentų mokymosi procesą ir kritinio mąstymo įgūdžius.
– Yra rūpesčių dėl duomenų privatumo ir informacijos saugumo, kurią studentai bendrins su AI programomis.
– Gali atsirasti neteisingos kylančios išsillaidos tiems, kurie turi prieigą prie pažangesnių AI įrankių.
Susijusios nuorodos:
Jei norite sužinoti daugiau apie AI vaidmenį švietime, galite aplankyti išsilavinimo technologijos ir dirbtinio intelekto svetaines, pvz.:
– Coursera
– edX
– Khan Academy
Atkreipkite dėmesį, kad šios nuorodos veda į platformas, kuriose siūlomi kursai ir ištekliai, kurie gali aptarti AI švietime ar siūlyti AI pagerintų mokymosi galimybių. Visada patikrinkite, ar URL yra galiojantis ir ar jis yra susijęs su jūsų specifiniu interesu ar tyrimo poreikiu.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com